AgentCard 虚拟卡技能
让 AI 代理通过 MCP 工具创建和管理虚拟 Visa 卡：用 Apple Pay/Google Pay 充值钱包、发单次或多用途卡，并在 DoorDash 等商家代为下单结账。
证据显示该技能本身仅为 Markdown 指令，不执行代码；含明确的安全规则（PAN/CVV 不主动展示、关卡/下单/提现/建卡前均需用户确认、支付链接逐字传递），并要求审批流程（202 approval）和可逆操作（pause_card）。扣分点：技能驱动的是真实金钱操作（建卡、消费、提现、KYC），回滚能力有限（close_card 不可逆）；依赖远程 MCP 服务端为黑盒，服务端行为无法静态审计；发布方未经注册库验证，归因依赖自称的 checksum 机制。未到满分。
工作流详细且自洽：错误码处理（verification、KYC、funding gates、202 审批）覆盖全面，CLI 回退路径与非交互 shell 的已知缺陷均有披露。扣分点：静态审阅无法执行复现；MCP 工具签名、references/setup.md 内容未在本次证据中提供；44 个工具的行为只能依据描述推断，边界输入下的失败反馈质量未经证实。
触发场景在 description 中定义清晰（创建/管理虚拟卡、充值、代购、设置限额），非适用范围（不支持测试模式、仅支持特定商户、区域可用性受限如 Good Eggs/Rappi 'where available'）有说明。扣分点：核心功能完全依赖 mcp.agentcard.sh 等海外服务与中国大陆网络可达性问题，未披露；无中文支持说明；商户与地区可用性边界证据不足。
文档结构良好：frontmatter 含版本 1.5.0、license、兼容性；工作流分层次组织，安全规则与错误处理独立成节；有 SECURITY.md、canonical checksum 说明和安装指南。扣分点：无 changelog；维护责任与更新路径仅笼统指向 monorepo 镜像；references/setup.md 未在证据中，假设部分未揭示。
技能声称完整覆盖充值→建卡→消费→管理闭环，包含超出裸 MCP 的程序性知识（验证码流程、错误恢复、安全确认），有明确的相对价值。扣分点：静态审阅无法验证实际输出可用性；无执行证据或真实使用示例；对替代方案的成本收益未论证。
有可审计的一手材料：MIT LICENSE、SECURITY.md、声称的 canonical checksum 位置。扣分点：无测试套件或 CI 覆盖关键路径；checksum 机制与 monorepo 来源声明无法在本次静态证据中交叉验证；第三方执行证据缺失。
- 本技能涉及真实金钱操作（建卡、消费、提现），用户应始终确认每笔交易金额与目标后再批准。
- 核心功能完全依赖海外服务 mcp.agentcard.sh，中国大陆网络可达性未经验证，可能无法使用。
- close_card 不可逆，提现需 1-3 个工作日且由服务方执行，误操作恢复成本高。
- 发布方未经验证；自称的 checksum 归因机制未经独立核实。
- 无沙盒/测试模式，所有卡片均为真实卡片。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
agent-card-skill 是一份 SKILL.md 技能文件，教会 AI 代理使用 AgentCard 的 44 个 MCP 工具来管理虚拟 Visa 卡。用户先用 Apple Pay 或 Google Pay 给钱包充值（资金以 USDC 持有、以美元收支），代理随后可创建单次或多次使用的卡片、查余额、看交易、购物结账、取现和管理订阅。首次充值和开卡需要一次性身份验证（KYC），技能内置了完整的验证、错误处理和安全规则流程。兼容 Claude Code、Cursor 等 70+ 代理，所有卡片都是真实卡，会动用真实钱包余额。
技能本身是一份程序性知识文件，加载后代理可以调用 AgentCard MCP 服务器的工具：充值钱包（add_funds 返回一次性支付链接）、电话/身份验证（verify_phone、start_kyc 政府证件照片加人脸扫描）、创建虚拟 Visa 卡（create_card，金额以分计，支持 ai_labs 场景预设锁定 AI 商家并赚取 TOKENBACK 返利）、查询和展示卡详情（PAN/CVV 需审批，默认不主动展示）、暂停/恢复/调额/关闭卡、按单卡或全卡列出交易、通过 buy 工具以自然语言在 DoorDash 等商家下单（先调用 get_instructions 获取最新指南）、提现到银行账户或 Base 链上的 USDC 地址、管理付费套餐和支付方式，以及发起支持工单。
- 需要给 AI 代理设置可控消费额度的个人开发者：创建指定金额的单次卡，卡在首笔扣款后自动关闭，天然限制支出。
- 需要支付 OpenAI、Anthropic 等 AI 服务订阅的用户：创建 multi_use 卡或 ai_labs AI 卡，仅限 AI 商家扣款并累积 TOKENBACK 返利。
- 想让代理帮忙点外卖的用户：通过 buy 工具在 DoorDash（以及可用的 Good Eggs、Rappi）对话式下单，确认购物车和总价后才扣款。
- 需要订阅类重复扣款的用户：创建多用途卡，可随时暂停、恢复或调整总额度。
- 管理公司代理支出的团队：公司余额充值的卡由服务端调整额度，OAuth 连接可被审计（list_connections）。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖完整生命周期：充值、发卡、管控、交易、购物、提现、套餐、客服，44 个工具均有对应工作流说明。
- 安全规则明确：不主动展示 PAN/CVV，关卡、下单、提现前必须确认，支付链接必须原样转达。
- 错误处理细致：对 phone_verification_required、kyc_required、wallet_funding_required、deposit_confirming、202 审批等状态都给出具体处置步骤。
- 提供 CLI 作为 MCP 未加载时的降级方案，并明确禁止裸 curl 调用内部 API。
- MIT 许可，仓库为官方技能的只读镜像，发布副本在 agentcard.sh 的 well-known 索引中有校验。
- 无测试/沙箱模式，消费端 MCP 上所有卡都是真实卡，误操作会动真实资金。
- 强制依赖外部 MCP 服务器和 AgentCard 账号（含 KYC），工具离线不可用。
- 提现由 AgentCard 团队人工执行，需 1-3 个工作日，不是即时到账。
- 部分 CLI 交互式命令在非交互 shell 中会崩溃，使用场景受限。
- README 称兼容 70+ 代理但未逐一验证；仓库未包含测试套件的证据。
如何安装这个 Skill？
1) 安装技能：npx skills add tiny-agent-company/agent-card-skill。2) 安装 CLI：npm install -g agent-cards。3) 连接 MCP 服务器：Claude Code 中运行 agent-cards setup-mcp，或手动执行 claude mcp add --transport http agent-cards https://mcp.agentcard.sh/mcp；Cursor/Windsurf 在 .cursor/mcp. 或 .windsurf/mcp. 中加入指向 https://mcp.agentcard.sh/mcp 的 mcpServers 配置。4) 重启代理会话（工具在重启后才会加载）。没有账号可运行 agent-cards signup。README 还提供了一个可直接粘贴给代理的多步骤设置提示词（含邮箱验证码登录）。
如何使用这个 Skill？
重启会话后，直接用自然语言触发，例如：'Create me a $25 virtual card'——代理读取 SKILL.md 后会调用 create_card(amount_cents: 2500)。首次使用时 OAuth 登录，首次充值/开卡会引导完成一次性电话验证和 KYC（证件照片+人脸扫描，验证 60 天内有效）。购物先让代理调用 get_instructions，再用 buy('order a caesar salad from Zuni on DoorDash') 这类请求对话式下单。也可以直接用 CLI：agent-cards cards list、agent-cards balance、agent-cards fund --amount 50 等；注意 cards create、wallet fund、signup、support 等交互式命令需在用户自己的终端运行，不能由代理 shell 代跑。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与直接把 API 文档丢给代理相比，该技能的差异在于提供程序性知识：完整工作流、安全确认规则和错误状态处理；架构上是 Skill（知识）+ MCP 服务器（工具）两层组合，二者缺一不可。来源未提及其他具名竞品。